n∑i=1argmin||xi−ci|| 计算当前聚类的平方差,循环退出条件是取得最小的平方差,也就是质心不再改变的时候。最终质心一定是确定的,不会陷入死循环。 随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初
K-means算法是初值敏感的,选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。因此,K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化k个初始点优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法、k值优化canopy算法和大数据情况下的优化Mini BatchK-Means算法。 2...
使用K-means法对样本进行聚类时,一般分析步骤见图 6-21。 1) 数据准备 K-means聚类效果的好坏直接取决于聚类依据的选择,一般是以专业经验角度,从能反映研究对象的不同方面选择有代表性的指标作为聚类依据,且要求这些指标数据为定量数据资料。在开始聚类前,对不同层面的数据统一进行标准化处理。 2) 确定K值并聚类...
在传统K-Means中,K个初始点设置后,各个簇的大致范围其实也就落定了,无论更新多少次,中心点的位置也不会有过大的变化,也因此我们只是不断在调整当前类簇的大小(或者说形状),然后找到这K个类簇取得最小SSE时的聚类结果,这也就是我们所找到的局部最优。然而K相同的情况下,更换初始点,有可能会得到更小的SSE,而...
K-Means的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，所以可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。前面讲过，Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，是否可以使用Inertia来作为聚类的衡量指标呢？「肘部法（手肘法）认为图3的拐点就是k的最佳值」手肘法核心思想：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的...
python客户kmeans聚类 结果图Plt python k-means聚类 一、k-means聚类算法 k-means聚类属于比较基础的聚类算法,它的算法步骤如下 算法步骤: (1) 首先我们选择一些类/组等数据,首先确定需要分组的数量k,并随机初始化数据中的K个中心点(中心点表示每种类别的中心,质心)。
K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习,以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给...
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...
k-means聚类 1.k-means聚类 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类是建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是最著名的划分聚类算法,是一种迭代求解的聚类分析算法。由于简洁和效率使得他...